তারা সবাই মালিকানাধীন। প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশন কাঁচা ডেটা রূপান্তর করতে তাদের নিজস্ব অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। আমার জ্ঞানের সর্বোপরি, একটি অ্যাপ্লিকেশন দিয়ে করা কোনও সামঞ্জস্য অন্য কোনও অ্যাপ্লিকেশনে অনূদিতভাবে অনুবাদ করবে না যতক্ষণ না উভয় অ্যাপ্লিকেশন একই সাথে কাঁচা রূপান্তর ইঞ্জিন "হুডের নীচে" ব্যবহার না করে (যেমন অ্যাডোব লাইটরুম এবং অ্যাডোব ফটোশপ উভয়ই অ্যাডোব ক্যামেরা কাঁচা ব্যবহার করে না কাঁচা রূপান্তর)। সুতরাং কাঁচা রূপান্তর করতে আপনাকে কেবল একটি অ্যাপ্লিকেশন বেছে নিতে হবে।
এরপরে আপনি যদি চিত্রটি আরও সম্পাদনা করতে অন্যান্য সরঞ্জাম ব্যবহার করতে চান তবে আপনাকে অবশ্যই কাঁচা রূপান্তরের ফলাফলগুলি একটি মানসম্পন্ন রাস্টার চিত্রের ফর্ম্যাটে রফতানি করতে হবে যা অন্যান্য সরঞ্জামগুলি সম্পাদনা করতে পারে। সম্ভবত এর সাথে মোকাবিলা করার সর্বাধিক সাধারণ উপায় হ'ল কাঁচা রূপান্তর করা এবং তারপরে চিত্রগুলি 16-বিট টিফ ফাইল হিসাবে রফতানি করা।
অবশ্যই কাঁচা রূপান্তরকরণের অনেকগুলি সিদ্ধান্তে টিফ লকগুলিতে রূপান্তর করা: ব্ল্যাক পয়েন্ট, হোয়াইট পয়েন্ট, গামা সংশোধন ইত্যাদি এবং রঙের তাপমাত্রা / সাদা ভারসাম্য ইত্যাদির মতো জিনিসগুলিতে আরও সামঞ্জস্যের পরিমাণ হ্রাস করে তবে ১ 16 বলুন, বিট টিফের মধ্যে একটি 8-বিট জেপিগের চেয়ে অনেক বেশি তথ্য রয়েছে। একটি 8-বিট রঙ মানের গ্রেডের সর্বাধিক সংখ্যা 256 a 16-বিট রঙের মানের গ্রেডের সর্বাধিক সংখ্যা 65,536। নিম্ন বিট গভীরতার পাশাপাশি সংকোচনের বিবেচনাও রয়েছে। তাই জেপিগের ইচ্ছার চেয়ে জিনিসগুলি আলাদা হয়ে যাওয়ার আগে টিফ ফাইলটি আরও অনেকগুলি সামঞ্জস্যের অনুমতি দেয়। 16-বিট টিফ ফাইলগুলির বৃহত্তম অসুবিধা হ'ল তার আকার: 20 এমপি ক্যামেরা থেকে একটি কাঁচা ফাইল প্রায় 24-30 এমবি চলবে। সঠিক আকার বিষয়বস্তুর উপর নির্ভর করে। বেশিরভাগ কাঁচা ফাইল লসলেস কমপ্রেস ব্যবহার করে সংক্ষিপ্ত করা হয় যাতে দৃশ্যে যত বেশি প্রকারের ফাইলের আকার হবে তত বড় হবে। 16-বিট টিফ ফাইলটিতে রূপান্তরিত একই 20 এমপি চিত্রটি প্রায় 100 এমবি সঙ্কুচিত অবস্থায় চলবে।
মন্তব্য থেকে:
গত রাতে প্রশ্ন পোস্ট করার পরে, আমি আবিষ্কার করেছি যে অন্ধকারযোগ্য কল্পনা করা যায় (এবং কিছুটা হলেও) অ্যাডোবের এক্সএমপি ফাইলগুলির মধ্যে থাকা সামঞ্জস্যগুলি পড়তে পারে - এটির মূল্য কী, তার জন্য এখানে এবং এখানে লিঙ্কগুলি এখানে রয়েছে। যদিও আমি এখনও এটিকে কাজ করতে সক্ষম হইনি।
এমনকি যখন নির্দেশাবলী সঠিকভাবে পড়তে পারে তখনও প্রশ্নটি এখনও থেকে যায়, ডার্কটেবল কি সঠিক একই ফলাফল পেতে সঠিক একই অ্যালগরিদম প্রয়োগ করছে? বা এটি কেবল অন্ধকারযোগ্য অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করছে এটিসিআর ব্যবহার করে কোনও নির্দিষ্ট সেটিং থেকে ফলাফল আনুমানিক? আমার কুণ্ডলীটি হ'ল আপনি ডার্কটেবল ব্যবহার করে এসিআর থেকে নির্দেশাবলী অনুবাদ করে যেভাবে শুরু করতে ডার্টেবল এডিট করে ঠিক একই ফলাফল পেতে পারেন। সেখানে পৌঁছানোর জন্য আপনাকে কীভাবে বিভিন্ন জিইউআই ব্যবহার করতে হবে তা শিখতে হবে।
প্রকৃতপক্ষে @ মিশেলক্লার্ক, অন্যজনকে ব্যবহার না করেই কেউ এলআর, ব্রি বা ডার্কটেবল ব্যবহার করতে পারে! আমি একটি কর্মপ্রবাহ সন্ধানে আরও আগ্রহী ছিলাম, এটি ভবিষ্যতপ্রসূত - এই অর্থে যে আমাকে কোনও নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন / বাস্তুতন্ত্র / ওএসে লক করা হবে না।
সেক্ষেত্রে সর্বদা আপনার আসল কাঁচা ফাইলগুলি সংরক্ষণ করুন। এটি যতটা ভবিষ্যতের প্রমাণ হিসাবে এটি পায়। লোকেরা "স্ট্যান্ডার্ড" কাঁচা ফর্ম্যাটটি নিয়ে প্রচুর শব্দ করতে পছন্দ করে তবে এটি ধূমপান এবং আয়নার একগুচ্ছ। ডিএনজি .cr2 বা .nef এর চেয়ে বেশি ভবিষ্যতের প্রমাণ নয়। এবং আরও অ্যাপ্লিকেশন আপনাকে .dng ফাইলগুলির সাথে কাজ করার চেয়ে .cr2 এবং .nef ফাইলগুলিতে রূপান্তর করতে দেয়।
কিছুই ভবিষ্যতের প্রমাণ নয়। একেবারে কিছুই না.